cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

时间: 2024-04-26 13:25:47 浏览: 234
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编辑控件VC源代码:masked_edit2_source

这行代码是使用 OpenCV 库中的 findContours 函数对二值化图像 masked_image 进行轮廓检测，返回图像中所有轮廓的坐标。其中，第一个参数为输入的二值化图像，第二个参数 cv2.RETR_TREE 表示轮廓的检索模式，这种模式会检索并返回所有轮廓的层级结构信息；第三个参数 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 表示轮廓的近似方法，这种方法会存储所有轮廓的所有坐标点。最终返回的结果是一个包含所有轮廓坐标的列表。
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class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.attention_weights = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) def forward(self, inputs, mask): mask = mask.unsqueeze(-1).float() scores = self.attention_weights(inputs) scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention_weights = torch.softmax(scores, dim=1) # 在维度 1 上进行 softmax weighted_inputs = inputs * attention_weights return weighted_inputs

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2. 定义CrossAttention模块的网络结构及参数： python # 在上述代码之前添加 from torch import nn from einops import rearrange, repeat, reduce # 定义CrossAttention模块 class CrossAttention(nn.Module): ...

def masked_softmax(X, valid_lens): if valid_lens is None: return nn.functional.softmax(X,dim=-1) else: shape = X.shape if valid_lens.dim() == 1: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)

这是一个 PyTorch 中的函数 masked_softmax，它实现了 softmax 操作并考虑了有效长度（有效长度指的是在一个 batch 中，每个序列的真实长度，可能由于 padding 的存在而不同）。具体地，该函数的输入为一个形状为 ...

masked_fill

masked_fill 是 PyTorch 中的一个操作，它可以对一个张量进行操作，并根据指定的掩码（mask）在特定位置填充指定的值。掩码是一个跟原始张量形状相同的张量，其中的元素是 0 或 1，表示哪些位置需要被填充，哪些...

torch.masked_select

这个函数在实际应用中非常有用，例如在计算机视觉任务中，可以使用它来提取指定类别的目标物体的特征向量。另外，在自然语言处理中，可以利用它来提取包含特定关键词的文本。 总的来说，torch.masked_select函数...

%% 掩膜部分 % STFT变换 Z = stft(z, nfft); % STFT幅度谱和相位谱 Z_mag = abs(Z); Z_phase = angle(Z); % 幅度谱转换为线性幅度 Z_mag_lin = db2mag(Z_mag); % 设置阈值 Z_mag_thresh = max(Z_mag_lin) * 10^(-25/20); % 生成掩码 Z_mask = bsxfun(@gt, Z_mag_lin, Z_mag_thresh); % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mask; % 对每一列进行平滑处理 smooth_window = 60; Z_mag_smoothed = smoothdata(Z_mag_masked, 1, 'movmean', smooth_window); % 将平滑后的掩码谱应用到幅度谱上 Z_mag_masked_smoothed = Z_mag_smoothed .* Z_mask; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_mag_masked_smoothed(Z_mag_masked_smoothed < 0) = 0; % 生成掩码谱 Z_masked = Z_mag_masked_smoothed .* exp(1i*Z_phase); % iSTFT变换 z_enhanced = istft(Z_masked, nfft); % 重构后的语音 g = real(istft(Y_mag .* Z_masked, nfft)); % 归一化 g = g / max(abs(g)); % 播放语音 pause(3) sound(g, fs);这一部分代码怎么理解

这段代码实现了基于掩膜的语音增强。首先，采用STFT对输入语音信号进行频谱分析，得到幅度谱和相位谱，并将幅度谱转换为线性幅度。然后，通过设置一个阈值，生成掩码，对幅度谱进行掩码处理，即将低于阈值的部分置为...

把下面的代码用c++实现 import numpy as np import torch import cv2 result = np.fromfile('permute_1_0.raw', dtype=np.float32) img = result.reshape((2,480,480)) torch_img = torch.from_numpy(img) index = torch.max(torch_img, dim=0)[1].numpy().astype(np.uint8) index[index > 0] = 255 # 白色 cv2.imshow('out', index) cv2.waitKey(0)

index.masked_fill_(index == 0, 255); // 转换为OpenCV格式 cv::Mat out(index.sizes()[0], index.sizes()[1], CV_8UC1, index.data_ptr()); // 显示图像 cv::imshow("out", out); cv::waitKey(0); ...

%% 掩膜部分 Z = stft(z, nfft); % STFT变换 Z_mag = abs(Z); % STFT幅度谱 Z_phase = angle(Z); % STFT相位谱 Z_mag_db = 20*log10(Z_mag); % 将幅度谱转换为分贝 Z_mag_db_thresh = max(Z_mag_db) - 25; % 设置阈值 Z_mag_db_thresh(Z_mag_db_thresh<0) = 0; % 阈值为0以下的部分置为0 Z_mag_db_mask = Z_mag_db > Z_mag_db_thresh; % 生成掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mag_db_mask; % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked(Z_mag_masked<0) = 0; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_masked = Z_mag_masked .* exp(1i*Z_phase); % 生成掩码谱 z_enhanced = istft(Z_masked, nfft); % iSTFT变换 G= Y_mag.*Z_masked g=istft(G,nfft); %得到重构后的语音 g=g/max(abs(g)); pause(3) sound(g,fs)这段代码处理后的语音为什么会产生音乐噪声

2. 检查STFT的参数设置，例如窗口大小、重叠比例等是否适当。如果窗口大小过大，可能会损失高频信息，导致音乐噪声。 3. 检查掩膜生成算法，确保它能正确地分离出语音信号和噪声信号，并且掩膜能够正确地应用于幅度...

python实现masked_mape

masked_mape 是一种衡量预测准确度的指标，它是平均绝对百分比误差（MAPE）的变体，适用于存在缺失值的情况。下面是一个 Python 实现： python import numpy as np def masked_mape(y_true, y_pred, mask_val...

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ids_keep = ids_shuffle[:, :3] x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 3)) 报错 RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ...

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这里的mask里面都是1，以外的都是0，所以mask加起来就是2dbox里radar image的像素个数。masked_image里，mask以外的都是0，mask内的都是radar的值，所以masked_image里面的都加起来就是2dbox 里radar image的反射强度值。这两个一除就能算radar里有车object的区域里每个像素的平均反射强度。根据上述截取的部分代码和信息，添加代码，算出区域内的平均反射强度并输出。

根据给出的代码，可以看出需要对masked_image进行像素值的统计求和操作，再除以像素点的总数即可得到平均反射强度。代码如下： # 计算区域内的平均反射强度 average_intensity = np.sum(masked_image) / np.sum...

masked_kspace = torch.where(mask == 0, torch.Tensor([0]), slice_kspace)

这个问题是关于 PyTorch 的代码，我可以回答。这段代码的作用是将 mask 中为 0 的位置在 slice_kspace 中对应位置的值设为 0，其他位置的值不变，最终得到 masked_kspace。

args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show()保存超像素识别结果

masked_image = np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0) # save the masked image as a file filename = os.path.join("segmented_images", "segment_%d.png" % i) cv2.imwrite...

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'masked_where'

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'masked_where'是由于numpy版本过低导致的。masked_where是numpy 1.3.0版本之后才引入的函数，如果你的numpy版本低于1.3.0，就会出现这个错误。解决方法是升级...

masked_inputs = self.masker(mask, *self.args) TypeError: 'NoneType' object is not callable

根据错误提示，出现了一个TypeError，指示'NoneType'对象不可调用。错误发生在对self.masker的调用中。 这个错误通常是由于将None对象作为函数或方法进行调用而导致的。根据代码中的错误信息，self.masker的值为...
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